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采动覆岩破断运动与地表沉陷智能监控进展与展望
1
作者 黄庆享 李星亮 郭强 《西安科技大学学报》 北大核心 2026年第1期1-14,共14页
为探究采动覆岩破断与地表沉陷的内在关联机制,理清采动覆岩破断运动与地表沉陷智能监控领域从经典理论向智能监控技术的演进脉络,围绕覆岩结构演化、地表沉陷响应机制及监测手段,从理论模型、监测技术以及预测方法等方面,对典型研究成... 为探究采动覆岩破断与地表沉陷的内在关联机制,理清采动覆岩破断运动与地表沉陷智能监控领域从经典理论向智能监控技术的演进脉络,围绕覆岩结构演化、地表沉陷响应机制及监测手段,从理论模型、监测技术以及预测方法等方面,对典型研究成果进行系统梳理及综合评述,分析不同研究范式的内在联系与发展逻辑。结果表明:以“砌体梁”与“关键层”为代表的经典理论,揭示了覆岩破断的宏观控制机制,奠定了岩层控制的理论基础;而以InSAR、UAV测绘、DFOS、微震监测等技术为核心的“空-天-地”一体化监测体系,进一步实现了对覆岩破断规律与地表沉陷过程的动态精细化表征;上述理论与技术的进步,推动着当前研究范式从单一机理分析向多源数据融合驱动的转变,其预测模型亦从传统经验公式向物理机理与数据驱动相融合的智能模型演进;构建“感知-认知-决策”一体化的智能监控理论与技术体系,是实现矿区安全与生态协同控制的必然趋势,未来研究应着力多源异构数据融合、多物理场耦合致灾机理等技术瓶颈,并构建基于数字孪生的智能决策系统,为矿山精准开采与生态保护提供理论与技术支撑。 展开更多
关键词 覆岩破断 地表沉陷 岩层控制 多源数据融合 数字孪生 智能监控
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柱塞泵多传感器故障信号PSO-BP与D-S融合诊断分析
2
作者 刘小华 《技术与市场》 2026年第1期97-100,共4页
单一振动、压力和温度传感器在塞泵故障诊断时存在效率偏低的问题,在粒子群优化算法-强化前馈型(PSO-BP)诊断层基础上利用D-S证据理论对多传感器信号进行融合处理,建立了一种柱塞泵多传感器故障信号PSO-BP与D-S融合诊断方法,并开展测试... 单一振动、压力和温度传感器在塞泵故障诊断时存在效率偏低的问题,在粒子群优化算法-强化前馈型(PSO-BP)诊断层基础上利用D-S证据理论对多传感器信号进行融合处理,建立了一种柱塞泵多传感器故障信号PSO-BP与D-S融合诊断方法,并开展测试分析。结果表明:单一振动、压力和温度的故障识别准确率分别为71.1%、69.5%、78.8%,融合诊断准确率大幅提高,整个系统的故障识别率达98%以上,对柱塞磨损故障的判断效果最好,显著降低了辨别结果的不确定性。 展开更多
关键词 柱塞泵 故障诊断 多源传感器 数据融合
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基于贝叶斯推理的电信用户动态白名单模型研究
3
作者 钟华霖 《通信与信息技术》 2026年第1期40-43,48,共5页
针对当前通信网络中用户行为复杂多变、静态安全策略失效的问题,本文提出了一种基于贝叶斯定理的动态白名单模型。该模型综合利用用户的通话频次、移动互联网行为、联系人关系网、位置轨迹特征等多源数据,并融合时间与空间维度特征,构... 针对当前通信网络中用户行为复杂多变、静态安全策略失效的问题,本文提出了一种基于贝叶斯定理的动态白名单模型。该模型综合利用用户的通话频次、移动互联网行为、联系人关系网、位置轨迹特征等多源数据,并融合时间与空间维度特征,构建了一个概率化用户行为画像。通过贝叶斯推理计算用户“正常”的后验概率,模型能够动态区分“正常人的正常行为”“正常人的异常行为”“异常人的正常行为”及“异常人的异常行为”四类典型场景。本文详细阐述了模型的数学公式、数据推演过程、阈值测算方法,并最终形成了可动态更新的白名单判断标准。实验推演表明,该模型能有效识别异常用户,同时自适应正常用户的行为变化,为构建智能、动态的安全防护体系提供了理论依据和实践路径。 展开更多
关键词 动态白名单 贝叶斯定理 用户行为分析 多源数据融合 异常检测
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基于环绕式无人车表型平台和同源传感阵列的田间原位表型数据融合解析方法
4
作者 李英伦 蔡诗辰 +4 位作者 张延宇 朱永基 马锐涛 樊江川 郭新宇 《农业机械学报》 北大核心 2026年第1期19-29,共11页
作物表型信息的高通量、精准采集与解析是现代农业育种与精准栽培技术体系的基础。然而,田间复杂环境下传统人工测量方式存在效率低、劳动强度大、主观误差高等局限,难以满足大规模、多性状、连续时序的表型获取需求。为此提出了一种基... 作物表型信息的高通量、精准采集与解析是现代农业育种与精准栽培技术体系的基础。然而,田间复杂环境下传统人工测量方式存在效率低、劳动强度大、主观误差高等局限,难以满足大规模、多性状、连续时序的表型获取需求。为此提出了一种基于环绕式无人车表型平台与多模态同源传感阵列的田间原位表型数据融合解析方法。该平台集成了RGB相机、深度相机、近红外和同源传感器,能够实现对作物目标的多角度、立体化原位观测。围绕田间复杂环境下的多源异构数据处理难题,设计了系统的表型信息融合流程,包括图像预处理、深度信息提取、三维重建、时序跟踪与特征解析等关键技术模块,实现了对株高、冠层结构、空间分布等核心表型特征的高精度提取与动态重构。以田间玉米为对象的实地试验表明,该平台可在不同生育时期稳定、连续地获取高质量的多模态表型数据,重建模型的株高测量结果与人工测量高度相关,平均误差控制在5 cm以内,验证了方法的准确性与鲁棒性。与传统单点或机械旋转式观测方式相比,该平台具备更高的田间适应性与作业灵活性,可实现快速部署和高效作业,为大规模田间表型数据的采集和解析提供了有效技术支撑。本研究提出的环绕式无人车表型观测与多模态数据融合方法,为农作物育种和精准农业提供了一种高通量、低扰动、可扩展的田间原位表型组学技术解决方案。 展开更多
关键词 玉米 作物表型 无人车平台 多模态传感 数据融合 三维重建
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鄱阳湖洪泛系统水文干旱对水文连通性的影响
5
作者 岳恩馨 赵林 +4 位作者 钱品瑜 刘意 李相虎 赵华琼 叶许春 《湖泊科学》 北大核心 2026年第1期353-366,共14页
洪泛湖泊水文干旱及其对水文连通性的影响对当地水资源管理和湿地生态保护至关重要。基于ESTARFM模型重构的鄱阳湖区2000-2023年高时空分辨率淹水数据集,采用标准化淹水面积指数定量表征鄱阳湖洪泛系统水文干旱,并结合地统计水文连通性... 洪泛湖泊水文干旱及其对水文连通性的影响对当地水资源管理和湿地生态保护至关重要。基于ESTARFM模型重构的鄱阳湖区2000-2023年高时空分辨率淹水数据集,采用标准化淹水面积指数定量表征鄱阳湖洪泛系统水文干旱,并结合地统计水文连通性函数,分析了鄱阳湖区水文干旱和水文连通性的演变特征;在此基础上,采用STL时间序列分解及多元线性函数拟合法,明确了水文连通性对水文干旱变化的响应规律。研究表明,鄱阳湖区水文干旱的年内和年际变化较为复杂,干旱事件的发生频率较高,且整体上呈现旱情加重趋势。鄱阳湖区南北方向水文连通性强于东西方向水文连通性,近年来湖区水文连通性呈现出波动下降趋势,与湖区水文干旱强度变化有关。定量分析发现,随着水文干旱程度的增强,鄱阳湖区水文连通性呈现下降趋势。其中,东西方向上,鄱阳湖区轻旱、中旱、重旱、极旱较无旱情境下年均水文连通性分别降低45.2%、50.0%、54.6%和70.7%;南北方向上,年均水文连通性分别降低32.1%、35.6%、39.0%和50.7%。鄱阳湖区水文干旱引起的水文连通性变化将对湿地植被的生长分布产生重要影响,研究结果可为极端水情下的湖泊生态系统管理实践提供依据。 展开更多
关键词 洪泛系统 水文干旱 水文连通性 数据融合 鄱阳湖
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基于深度学习的滇池叶绿素a反演及驱动因素研究
6
作者 郭耀辉 邹进 罗德荣 《环境科学学报》 北大核心 2026年第1期475-487,共13页
叶绿素a(Chl-a)浓度是评估湖泊富营养化状态的关键水质指标,本文针对高原浅水湖泊滇池富营养化的治理需求,基于Sentinel-2数据提出了融合改进卷积神经网络(CNN)与轻量化Transformer的双流网络模型ChlDualNet,该模型可通过空间特征流提... 叶绿素a(Chl-a)浓度是评估湖泊富营养化状态的关键水质指标,本文针对高原浅水湖泊滇池富营养化的治理需求,基于Sentinel-2数据提出了融合改进卷积神经网络(CNN)与轻量化Transformer的双流网络模型ChlDualNet,该模型可通过空间特征流提取遥感影像的波段反射率与纹理细节,构建时序特征流捕捉Chl-a与气象参数的长期相关关系,并结合动态记忆增强与多尺度解码技术,有效解决传统方法在时空关联建模上的局限,从而实现Chl-a浓度月尺度上10 m分辨率反演,可决系数R2为0.812,均方根误差RMSE为2.92μg·L^(-1).基于2021—2022年反演数据显示,滇池Chl-a总体浓度均值从12.8μg·L^(-1)降至8.3μg·L^(-1),但空间分布异质性突出:草海呈“北高南低”格局,外海为“中部低、四周高”的斑块化分布.草海Chl-a动态变化主要受气象因子耦合控制;外海则受复杂水动力及面源污染非线性作用影响较大.总之,本文揭示了滇池Chl-a时空分布的驱动机制,这对高原湖泊富营养化动态监测与治理有着重要意义. 展开更多
关键词 深度学习 多源数据融合 叶绿素A 时空分析
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融合多源数据的煤矿工业广场三维模型建设研究
7
作者 李长杰 牛之兵 +5 位作者 赵华帅 刘志勇 孟露露 管然发 张国建 刘怀科 《煤矿现代化》 2026年第1期88-92,共5页
煤矿工业一直是我国能源产业的重要组成部分,在发展数字矿山的大趋势下,突破传统二维图纸形式管理,实现监测和管理体制向信息化发展尤为重要,在此过程中基本的工作之一就是煤矿工业广场模型的建立。传统的煤矿工业广场建模方法往往受限... 煤矿工业一直是我国能源产业的重要组成部分,在发展数字矿山的大趋势下,突破传统二维图纸形式管理,实现监测和管理体制向信息化发展尤为重要,在此过程中基本的工作之一就是煤矿工业广场模型的建立。传统的煤矿工业广场建模方法往往受限于数据获取方式和精度,无法全面准确地反映实际场景,本研究提出了一种融合多源数据的方法,旨在充分利用无人机倾斜影像和机载激光雷达点云的优势,弥补单一数据的缺陷,从而提高建模的精度和全面性。研究结果表明:无人机倾斜摄影测量技术存在航摄死角,造成建筑物部分缺失、连接中断,玻璃反光等会引起局部模型纹理拉花和扭曲等现象,而机载激光雷达技术存在建筑物底部数据残缺的问题,融合之后的数据模型可以解决上述2种技术存在的问题,提升煤矿工业广场数字化水平,具有更好的应用性。 展开更多
关键词 多源数据融合 三维建模 无人机倾斜摄影 机载激光雷达
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多尺度特征建模的图像时间序列预测网络
8
作者 沈瑜 马煜堃 +5 位作者 赵永刚 魏子易 李江柽 王若暄 刘佳英 闫佳荣 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2026年第1期119-130,共12页
为提高图像时间序列预测的精度,本研究提出了一种基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)与注意力机制的时间序列预测网络:MA-LSTM。该网络整体由多尺度注意力模块(multi-scale attention block,MAB)、多尺度注意力层(multi-s... 为提高图像时间序列预测的精度,本研究提出了一种基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)与注意力机制的时间序列预测网络:MA-LSTM。该网络整体由多尺度注意力模块(multi-scale attention block,MAB)、多尺度注意力层(multi-scale attention layer,MALayer)和超分辨率重建模块(super resolution reconstruction module,SRRM)组成,以多尺度特征建模为核心,着重提升时空特征表达能力与长程依赖建模能力。首先,MA-LSTM设计了MAB模块,通过时空特征增强层提升模型的细节建模能力,并利用通道特征增强层加强了特征图的跨维度信息交互,解决了SwinLSTM对于细粒度特征捕捉不足的问题。其次,MA-LSTM引入了简化的LSTM结构,与MAB结合构建了MALayer,增强模型对时序信息的建模能力。最后,在特征图重建时设计了SRRM模块,有效增强模型预测输出的细节表达能力。研究表明,MA-LSTM在MovingMNIST和KTH两个不同领域的数据集上,结构相似性指数分别达到0.9602和0.9243,与SwinLSTM、PhyDNet、PredRNN、ConvLSTM网络进行的对比试验结果表明,结构相似性指数最高提升了0.337和0.212,展现了其在时序预测任务中的高效性和适用性,且具备跨领域的推广潜力。此外,消融实验进一步证明了本文所提出模块的有效性。 展开更多
关键词 图像时间序列 预测网络 LSTM 移位窗口注意力 多注意力融合
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多源环境信息融合驱动的船舶速度优化研究综述
9
作者 王苏阳 封学军 +2 位作者 马兰青 沈金星 蒋仲廉 《河海大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期148-159,共12页
船舶速度优化是降低船舶能耗与排放的重要技术手段,其中考虑动态变化的航行环境是实现精确优化的关键。本文从环境因素影响机理、环境信息感知技术、优化模型与算法三方面系统回顾和评述了船舶速度优化领域的研究进展:优化模型已从静态... 船舶速度优化是降低船舶能耗与排放的重要技术手段,其中考虑动态变化的航行环境是实现精确优化的关键。本文从环境因素影响机理、环境信息感知技术、优化模型与算法三方面系统回顾和评述了船舶速度优化领域的研究进展:优化模型已从静态规划发展为能应对时变环境的动态最优控制方法;数据驱动技术被广泛用于环境预测与能耗建模,提升了优化的精度和效率。尽管近年来船舶速度优化研究进展显著,但在船舶-环境耦合机理的精细化、优化算法的鲁棒性与效率以及多目标协同优化等方面仍面临挑战。加强耦合机理研究,发展融合机器学习与传统方法的智能优化算法,并将优化对象从单船拓展至船队协同,以推动船舶速度优化技术的持续发展与应用应是未来发展的重要方向。 展开更多
关键词 船舶速度优化 航行环境 节能减排 多源信息融合 数据驱动
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多源量测数据下基于自适应EKF的动态状态估计方法
10
作者 戚振彪 鲍玉莹 +3 位作者 范申 潘敏 胡朋飞 吴红斌 《电气传动》 2026年第1期48-56,88,共10页
在配电网多源量测体系中,多源量测设备的采样频率和时间戳不同步,以及系统中的不良数据,都将导致量测数据间存在偏差,从而影响状态估计的准确性。为此,提出了一种多源量测数据下基于自适应扩展卡尔曼滤波(EKF)的动态状态估计方法。首先... 在配电网多源量测体系中,多源量测设备的采样频率和时间戳不同步,以及系统中的不良数据,都将导致量测数据间存在偏差,从而影响状态估计的准确性。为此,提出了一种多源量测数据下基于自适应扩展卡尔曼滤波(EKF)的动态状态估计方法。首先,针对多源量测数据的非同步问题,提出了一种基于动态时间规整(DTW)的多源数据时间戳对齐策略,实现量测数据的同步。其次,针对系统中的不良数据,提出了一种集成不良数据自适应检测和滤除环节的EKF状态估计方法,降低了不良数据对状态估计的影响。最后,在IEEE 33节点系统中进行算例测试,并与未考虑多源量测数据融合和异常值检测的传统EKF方法进行比较。结果表明,所提方法提高了估计结果的鲁棒性和可靠性。 展开更多
关键词 配电网 状态估计 多源数据融合 不良数据检测 卡尔曼滤波
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长距离大电流封闭母线全息监测系统在水布垭电站的应用
11
作者 马博超 郑艳梅 +2 位作者 兰志专 薛欣志 李水先 《水电站机电技术》 2026年第1期45-49,157,共6页
随着电力行业的快速发展,电力设备的安全稳定运行要求日益提高。水布垭电站作为清江梯级水电开发的龙头工程,其长距离封闭母线的健康状态直接影响到整个电站的安全运行。本文旨在介绍针对水布垭电站长距离大电流封闭母线,设计并构建的... 随着电力行业的快速发展,电力设备的安全稳定运行要求日益提高。水布垭电站作为清江梯级水电开发的龙头工程,其长距离封闭母线的健康状态直接影响到整个电站的安全运行。本文旨在介绍针对水布垭电站长距离大电流封闭母线,设计并构建的一套全息监测系统与功能,以及在水布垭电站的实际应用与效果。系统通过实时采集温度、湿度、压力、位移等多源状态参数,融合数字孪生技术与人工智能算法,实现了对封闭母线运行状态的全面感知与智能诊断。该系统同时具备故障预警与状态评估功能,显著提升了设备运行的安全性与可靠性。该系统的研究成果不仅为水布垭电站提供了有效的技术支撑,也为电力设备智能化管理与状态检修提供了创新思路与实践案例,具有重要的工程应用价值和推广前景。 展开更多
关键词 封闭母线 全息监测 多源数据融合 数字孪生 人工智能
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科技创新要素数据库构建与智能匹配研究
12
作者 李璐 郝存明 刘瑶 《价值工程》 2026年第3期148-150,共3页
科技创新作为提升国家竞争力和逐步实现可持续发展的重要战略,在经济发展中发挥着重要的作用。然而,当前存在创新资源分散、信息不对称和科技成果转化效率低等问题,严重制约了科技创新的发展。为解决这一难题,本文提出利用大数据、人工... 科技创新作为提升国家竞争力和逐步实现可持续发展的重要战略,在经济发展中发挥着重要的作用。然而,当前存在创新资源分散、信息不对称和科技成果转化效率低等问题,严重制约了科技创新的发展。为解决这一难题,本文提出利用大数据、人工智能等新一代数字技术创新搭建科技创新要素数据库,整合科技创新成果、科技创新机构、科技人才、科技企业及其技术需求,并深入研究面向科技成果转化的智能匹配机制。 展开更多
关键词 科技创新要素 科技成果转化 多源数据融合 智能匹配 推荐系统
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多源数据融合的煤矿开采沉陷区智能决策调控技术研究
13
作者 王蕊 《煤矿现代化》 2026年第1期9-15,共7页
针对煤矿开采沉陷区治理精度低、调控粗放问题,本文提出一种融合人工智能与多源异构数据的智能决策调控技术体系。通过整合地质勘探、开采工艺与实时监测数据,采用D-S证据理论与CNNLSTM-Attention融合网络,实现沉陷风险动态识别与治理... 针对煤矿开采沉陷区治理精度低、调控粗放问题,本文提出一种融合人工智能与多源异构数据的智能决策调控技术体系。通过整合地质勘探、开采工艺与实时监测数据,采用D-S证据理论与CNNLSTM-Attention融合网络,实现沉陷风险动态识别与治理策略智能推荐。实验结果表明,该技术优于传统经验决策方法。 展开更多
关键词 人工智能 多源数据融合 煤矿沉陷区 智能决策调控 D-S证据理论 CNN-LSTM-Attention
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基于多源异构数据融合的高速公路交通流预测
14
作者 邓明雪 徐文进 《现代信息科技》 2026年第2期67-73,共7页
高速公路交通流预测受多因素影响,如节假日、历史交通和气候等,具有复杂的时空依赖性。为解决这一问题,文章提出了一种新的融合数据时空图注意力网络(RSTGCN),专门用于高速公路短时交通流预测。该模型结合了数据预处理、特征融合、时空... 高速公路交通流预测受多因素影响,如节假日、历史交通和气候等,具有复杂的时空依赖性。为解决这一问题,文章提出了一种新的融合数据时空图注意力网络(RSTGCN),专门用于高速公路短时交通流预测。该模型结合了数据预处理、特征融合、时空图注意力和Transformer架构。特征融合模块整合多源数据,全面理解交通流变化。时空图注意力网络提取车流量的时空特征,考虑空间布局和时间依赖。Transformer架构增强了对长序列数据的处理能力。实验显示,该模型预测结果优于基准模型,消融实验验证了各模块的有效性。 展开更多
关键词 多源数据 高速公路 特征融合
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融合多级语义的中文医疗短文本分类模型
15
作者 杨杰 刘纳 +2 位作者 郑国风 李晨 道路 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2026年第1期51-57,共7页
针对医疗短文本分类中关键语义信息提取不足与模型鲁棒性下降的问题,提出了融合多级语义信息的文本分类模型。首先,利用预训练模型捕获文本的初步语义特征。其次,通过胶囊网络提取关键语义信息,确保模型能够有效学习到短文本中的核心语... 针对医疗短文本分类中关键语义信息提取不足与模型鲁棒性下降的问题,提出了融合多级语义信息的文本分类模型。首先,利用预训练模型捕获文本的初步语义特征。其次,通过胶囊网络提取关键语义信息,确保模型能够有效学习到短文本中的核心语义;采用注意力池化技术聚焦文本中的文档级信息,增强对医学专业术语和概念的识别与理解。最后,引入对抗训练策略,提升模型在面对模糊表达或扰动输入时的稳定性和准确性。在CHIP-CTC、KUAKE_QIC和VSQ三个医疗文本分类数据集上验证了模型的有效性,结果表明,相较于现有模型,所提模型在三个数据集上的F 1值均有所提升,显著增强了中文医疗短文本的分类性能。 展开更多
关键词 中文医疗数据 短文本分类 语义融合 胶囊网络 注意力池化
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基于无人机多源数据的花生表型估算模型
16
作者 何宁 王剑 +3 位作者 卢宪菊 陈博 白波 樊江川 《农业机械学报》 北大核心 2026年第1期114-124,共11页
花生作为重要的油料作物,对粮油产量安全起到至关重要的作用,准确、无损、实时的表型监测对花生生产管理具有重要意义。本研究利用无人机平台获取关键生育期多光谱及图像数据,提取冠层光谱(Multispectral,MS)、结构(Canopy height model... 花生作为重要的油料作物,对粮油产量安全起到至关重要的作用,准确、无损、实时的表型监测对花生生产管理具有重要意义。本研究利用无人机平台获取关键生育期多光谱及图像数据,提取冠层光谱(Multispectral,MS)、结构(Canopy height model,CHM)和纹理参数(Textural,TEX)信息,采用偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)、支持向量机(Support vector machine,SVM)、人工神经网络(Artificial neural network,ANN)和随机森林回归(Random forest regression,RFR)4种算法构建花生株高、叶片叶绿素相对含量(SPAD值)、地上部生物量估算模型。研究结果表明:花生地上生物量和株高与近红外波段有强相关性(皮尔森相关系数分别为0.77和0.69),融合纹理、结构和光谱特征后的随机森林模型取得了对生物量最优的模型反演效果(决定系数R^(2)为0.96),融合纹理和光谱特征后的偏最小二乘回归模型对株高的反演效果最优(R^(2)为0.94);融合纹理和结构特征后的偏最小二乘回归对SPAD值反演效果相对较好(R^(2)为0.39,均方根误差(RMSE)为3.06,归一化均方根误差(nRMSE)为0.062,百分偏差比率(RPD)为1.30)。本研究明确了不同机器学习方法对花生不同表型指标估算所需的特征指标,构建的基于无人机多源数据的表型估算模型可以实现对花生株高和生物量的准确、无损、高效估算,为花生长势监测和生产管理提供了一种有效技术手段。 展开更多
关键词 花生 表型性状估算模型 多源数据融合 机器学习 无人机遥感
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基于无人机遥感数据融合的农田面积精准测量
17
作者 金鑫 王恒 杜蒙蒙 《农机化研究》 北大核心 2026年第3期235-241,共7页
针对丘陵山地复杂地形条件下使用无人机遥感建立的正射拼接图像模型进行农田面积测量时,因地形起伏的投影变形和地表覆盖物的遮蔽效应,导致误差较大的问题,提出了一种融合数字表面模型(DSM)和数字高程模型(DEM)的数据处理方法;通过地表... 针对丘陵山地复杂地形条件下使用无人机遥感建立的正射拼接图像模型进行农田面积测量时,因地形起伏的投影变形和地表覆盖物的遮蔽效应,导致误差较大的问题,提出了一种融合数字表面模型(DSM)和数字高程模型(DEM)的数据处理方法;通过地表要素精准分类,提取土壤坐标数据,构建真实地形模型,实现面积精准测量。首先,基于无人机遥感平台获取高分辨率影像,生成原始DSM影像数据;然后,针对地表土壤、植被、地膜三类要素,对比最小距离法(MD)、最大似然法(ML)和支持向量机(SVM)3种分类算法,确定SVM为最优的土壤分类模型,精度达92.36%;最后,基于分类结果,采用二值化赋值对地表要素进行掩膜处理,结合DEM高程数据,运用栅格代数运算剔除地表非土壤要素的高程干扰,重构反映真实地形的修正DEM。研究结果表明,该方法有效提升了丘陵山地农田面积测量的精确度,面积测量准确度比传统测量方法均方根误差降低5.6%,可为农田精细化管理提供方法支持。 展开更多
关键词 无人机 遥感 数据融合 数字表面模型 数字高程模型 农田面积
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紫外-近红外光谱融合结合化学计量学方法鉴别“互助”青稞酒
18
作者 石婷 许诗咏 +1 位作者 王茹 张明锦 《食品工业科技》 北大核心 2026年第3期313-320,共8页
本研究旨在开发一种快速、准确的判别方法,以实现对“互助”青稞酒的鉴别,为青稞酒的质量控制与真伪鉴别提供可靠的技术支持。首先利用紫外光谱(Ultraviolet Spectrum,UV)和近红外光谱(Near-Infrared Spectroscopy,NIR)研究了“互助”... 本研究旨在开发一种快速、准确的判别方法,以实现对“互助”青稞酒的鉴别,为青稞酒的质量控制与真伪鉴别提供可靠的技术支持。首先利用紫外光谱(Ultraviolet Spectrum,UV)和近红外光谱(Near-Infrared Spectroscopy,NIR)研究了“互助”青稞酒(CHQL)、其它品牌青稞酒(OBQL)和非青稞原料白酒(NQBL)的光谱特性。然后基于UV、NIR单光谱和UV-NIR融合光谱建立偏最小二乘判别分析(Partial Least SquareDiscriminant Analysis,PLS-DA)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和随机森林(Random Forest,RF)三种分类模型。并通过间隔偏最小二乘法(Interval Partial Least Squares,i PLS)、变量投影重要性(Variable Importance of Projection,VIP)、竞争自适应重加权采样(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS)等算法选择特征变量。结果表明:融合光谱能够利用两种光谱的互补信息,提高模型判别能力;此外,特征变量筛选方法进一步优化了模型性能,降低模型复杂度,其中采用VIP方法筛选的78个最优波长建立的RF模型的分类和预测效果最佳,在训练集和测试集上的准确率都达到100%。综上所述,数据融合策略与化学计量学方法相结合能够有效增强模型性能,实现“互助”青稞酒的快速判别。 展开更多
关键词 数据融合 特征筛选 青稞酒 偏最小二乘判别分析 支持向量机 随机森林
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数据融合技术在电子信息领域的应用与挑战
19
作者 薛琦 《计算机应用文摘》 2026年第1期205-207,共3页
作为整合多源信息的有效手段,数据融合技术能够实现跨领域知识的互联互通,从而提升数据整体价值,为人工智能与大数据分析提供更高质量的数据基础。文章阐述了数据融合的基本概念、原理和分类,并深入分析其在智慧城市、智能制造、智慧餐... 作为整合多源信息的有效手段,数据融合技术能够实现跨领域知识的互联互通,从而提升数据整体价值,为人工智能与大数据分析提供更高质量的数据基础。文章阐述了数据融合的基本概念、原理和分类,并深入分析其在智慧城市、智能制造、智慧餐饮等电子信息领域的典型应用场景,以期为该技术在电子信息领域的进一步研究与应用提供参考。 展开更多
关键词 数据融合技术 电子信息领域 应用 挑战
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智能交通系统中的数据融合与决策支持技术
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作者 张凤 《科学技术创新》 2026年第3期93-96,共4页
智能交通系统集成多源数据融合与决策支持技术,解决城市交通拥堵,事故频发问题。系统采用分层融合架构,底层运用改进卡尔曼滤波算法处理传感器数据中间层通过深度神经网络提取特征顶层基于贝叶斯推理实现决策融合核心技术涵盖多源数据融... 智能交通系统集成多源数据融合与决策支持技术,解决城市交通拥堵,事故频发问题。系统采用分层融合架构,底层运用改进卡尔曼滤波算法处理传感器数据中间层通过深度神经网络提取特征顶层基于贝叶斯推理实现决策融合核心技术涵盖多源数据融合,质量评估,态势感知,参数关联分析预测性分析与风险评估,系统实现高精度交通流识别与状态预测支持毫秒级实时决策,在典型地区应用中,显著降低行程时间与延误率,提升交通管理效率,为构建现代化智能交通运输体系提供技术支撑。 展开更多
关键词 智能交通系统 数据融合 决策支持 深度学习 交通预测
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